原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
现如今推荐算法已得到广泛应用,但大多数推荐算法均存在各自的局限性.针对这一问题,提出一种基于Boosting框架的推荐系统架构,以多种基本推荐算法为基础,集成一个强推荐系统.将基于Boosting的推荐系统,在MovieLens 100K中进行测试.测试与分析结果表明,该系统测试结果显示Precision达到39.44%,比原来提高8.63%.因此,集成的推荐系统能够有效提升推荐效果,为用户提供良好的用户体验.
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文献信息
篇名 基于Boosting框架的推荐系统架构与优化
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 推荐系统 系统架构 系统优化 Boosting框架 系统集成 系统测试
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目 计算机科学与应用
研究方向 页码范围 19-21,28
页数 4页 分类号 TN911-34|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.08.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于鸣 东北林业大学信息与计算机工程学院 22 87 6.0 8.0
2 徐克生 国家林业局哈尔滨林业机械研究所 36 53 4.0 6.0
3 温雪岩 东北林业大学信息与计算机工程学院 17 46 4.0 6.0
4 刘彦伯 东北林业大学信息与计算机工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
推荐系统
系统架构
系统优化
Boosting框架
系统集成
系统测试
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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135074
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